Datenschutz in der KI wird zu einem kritischen Thema. Aktuelle Systeme erfordern die Offenlegung von Daten, damit KI daraus lernen kann, was Risiken für sensible Informationen schafft. @nillionnetwork hat ihren Fahrplan für 2025 veröffentlicht, um eine Infrastruktur für "blindes Rechnen" aufzubauen, bei der KI Daten verarbeiten kann, ohne sie tatsächlich zu sehen. + Phase 0 (Q2): Sie konzentrierten sich auf verteilte Speicherung mit Verschlüsselung, die private LLM-Abfragen ermöglichte. + Phase 1 (Q3): KI-Modelle können Berechnungen auf privaten Daten durchführen und dabei die Nachvollziehbarkeit wahren (@Tickrdotapp bereits verfügbar, weitere Infrastrukturprodukte sind in Arbeit). + Phase 2 (Q4): Entwicklertools und Schnittstellen zur Beschleunigung der Akzeptanz. Wir alle wissen, dass KI-Systeme durch die Nutzung von @nillionnetwork Muster lernen und Einblicke geben können, ohne auf Rohinformationen zuzugreifen. > ZK-Koprozessortechnologie erweitert die Möglichkeiten für KI/ML-Operationen. > Schafft Infrastruktur für privates maschinelles Lernen in großem Maßstab. > Kombiniert KI-Verarbeitung + Prinzipien der Dezentralisierung. Dies adressiert wachsende Bedenken hinsichtlich der Datenexposition im KI-Training. Da die Modelle leistungsfähiger werden, wird es entscheidend, sensible Informationen zu schützen und gleichzeitig die Funktionalität der KI aufrechtzuerhalten. @nillionnetwork wird an Bedeutung gewinnen.